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Plan du cours
Introduction
- La certification Leader en IA Générative : valeur et public cible
- Format de l'examen, domaines et pondérations, et comment se préparer
Fondamentaux de l'IA gén (~30%)
- Concepts clés de l'IA gén et cas d'utilisation (IA, ML, LLM, modèles de base, modèles multimodaux et par diffusion, ingénierie des prompts)
- Approches d'apprentissage automatique (supervisé, non supervisé, renforcement) et cycle de vie du ML
- Critères de sélection des modèles de base (modalité, fenêtre de contexte, coût, performance, personnalisation)
- Types de données et qualité des données en IA gén (structurées vs non structurées, étiquetées vs non étiquetées)
- Couches du paysage de l'IA gén et modèles de base de Google (Gemini, Gemma, Imagen, Veo)
Offres d'IA gén de Google Cloud (~35%)
- Atouts d'IA gen de Google Cloud et infrastructure optimisée pour l'IA (TPU, GPU, hyperordinateur)
- Offres prêtes à l'emploi : Gemini app et Gemini Advanced, Gemini for Google Workspace, Gemini Enterprise
- Expérience client : Customer Engagement Suite (Agents conversationnels, Agent Assist, Conversational Insights)
- Développement des compétences des développeurs : Vertex AI / Agent Platform, Model Garden, et offres RAG
- Outils pour agents IA gén (extensions, fonctions, dépôts de données) et services Google Cloud associés
Techniques pour améliorer la sortie du modèle d'IA gén (~20%)
- Vaincre les limites des modèles de base (date de coupure des connaissances, biais, hallucinations, cas particuliers)
- Techniques d'ingénierie des prompts (zero-shot, one-shot, few-shot, rôle, enchaînement de prompts, chaîne de réflexion, ReAct)
- Ancrage et Génération Augmentée par Récupération (RAG)
- Paramètres d'échantillonnage pour contrôler la sortie (température, top-p, nombre de tokens, paramètres de sécurité)
Stratégies commerciales pour des solutions d'IA gén réussies (~15%)
- Étapes de mise en œuvre et méthodologie de sélection des solutions
- IA sécurisée et cadre Google Secure AI Framework (SAIF)
- IA responsable : vie privée, biais et équité, responsabilité et explicabilité
Préparation à l'examen
- Questions d'exemple et revue domaine par domaine
- Examen blanc complet et analyse des réponses
- Plan d'étude et stratégie du jour de l'examen
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
Prérequis
- Aucun prérequis technique requis
- Une connaissance générale des technologies commerciales est un atout
Public cible
- Dirigeants, managers et décideurs
- Professionnels commerciaux de tout rôle adoptant l'IA générative
- Toute personne se préparant à la certification Leader en IA Générative Google Cloud
14 Heures
Nos clients témoignent (1)
Fluidez, ambiance et thème de la présentation
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Formation - Google Gemini AI for Data Analysis
Traduction automatique